从文件中加载中文Word2Vec模型的Python代码示例（使用load_word2vec_format()函数）

加载中文Word2Vec模型的Python代码示例如下：

from gensim.models import KeyedVectors

# 加载中文Word2Vec模型
model = KeyedVectors.load_word2vec_format('path_to_model.bin', binary=True)

# 使用模型
similar_words = model.most_similar('中国')
for word, similarity in similar_words:
    print(word, similarity)

在上面的代码中，首先我们导入KeyedVectors类，该类用于存储和操作Word2Vec模型。然后，我们通过load_word2vec_format()函数加载中文Word2Vec模型，其中'path_to_model.bin'是存储模型的文件路径，binary=True表示模型是以二进制格式保存的。

一旦加载了模型，我们可以使用模型进行各种操作，例如找到与给定词汇（例如'中国'）最相似的词汇。在上述代码中，我们使用most_similar()函数获取与'中国'最相似的词汇，并打印出它们和相似度。

注意：

- 代码中的'path_to_model.bin'应该替换为实际的Word2Vec模型文件的路径。

- Word2Vec模型文件通常是二进制文件（例如.bin），而不是文本文件（例如.txt）。

希望以上示例能帮助您加载中文Word2Vec模型并使用它进行相关的操作。